Имитация работы NMDA-рецептора улучшила обучение ИИ
Для разработки мощных систем искусственного интеллекта важно понимать, как они учатся и запоминают информацию. Команда ученых из Института фундаментальных наук (Южная Корея) применила принципы обучения человеческого мозга, в частности, консолидации памяти, к моделям ИИ.
Синаптическая пластичность в гиппокампе имеет ключевое значение для преобразования кратковременных воспоминаний в долговременные. Важную роль в этом играет N-метил-D-аспарагиновый рецептор (NMDA-рецептор). Это постсинаптический ионный канал, который характеризуется нелинейной динамикой. Исследователи задались вопросом, может ли подобная нелинейность улучшить обучение нейронной сети — и ответили на этот вопрос утвердительно. Они обнаружили, что долговременную память модели глубокого обучения можно усилить путем имитации NMDA-рецептора.
Настройка параметров трансформера, отражающая работу действия NMDA-рецептора, привела к улучшению памяти в модели ИИ. Эта находка позволяет предположить, что процесс обучения искусственного интеллекта можно объяснить с помощью уже имеющихся знаний в области нейронаук.
Меню
Все темы
0





